特征縮放（Feature Scaling）
特征縮放的幾種方法： （1）最大最小值歸一化（min-max normalization）：將數值范圍縮放到 [0, 1] 區間里 （2）均值歸一化（mean normalization）：將數值范圍縮放到 [-1, 1] 區間里，且數據的均值變為 ...
原文：機器學習中（Feature Scaling）特征縮放處理的matlab實現方式
在進行特征縮放的時候，其一般做法是 X mu sigma mu：代表均值 sigma：代表標准差 在matlab中，函數mean可以求特征的均值，函數std可以求特征的標准差。 假設訓練集為m，特征數量為n，特征矩陣為X，則X的size為 m n。 則 mu mean X 返回值為一個 n的向量，向量中每個值對應於每個特征的均值。 則 sigma std X 返回值為一個 n的向量，向量中每個值對 ...
2016-10-16 14:24 0 1438 推薦指數：
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